MapReduce去重

78 阅读 0 评论 52 点赞

我是靠谱客的博主碧蓝抽屉，最近开发中收集的这篇文章主要介绍MapReduce去重，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

系统环境
Linux Ubuntu 16.04

jdk-7u75-linux-x64

hadoop-2.6.0-cdh5.4.5

hadoop-2.6.0-eclipse-cdh5.4.5.jar

eclipse-java-juno-SR2-linux-gtk-x86_64

任务内容
现有一个某电商网站的数据文件，名为buyer_favorite1，记录了用户收藏的商品以及收藏的日期，文件buyer_favorite1中包含（用户id，商品id，收藏日期）三个字段，数据内容以“t”分割，由于数据很大，所以为了方便统计我们只截取它的一部分数据，内容如下：

view plain copy
用户id 商品id 收藏日期
10181 1000481 2010-04-04 16:54:31
20001 1001597 2010-04-07 15:07:52
20001 1001560 2010-04-07 15:08:27
20042 1001368 2010-04-08 08:20:30
20067 1002061 2010-04-08 16:45:33
20056 1003289 2010-04-12 10:50:55
20056 1003290 2010-04-12 11:57:35
20056 1003292 2010-04-12 12:05:29
20054 1002420 2010-04-14 15:24:12
20055 1001679 2010-04-14 19:46:04
20054 1010675 2010-04-14 15:23:53
20054 1002429 2010-04-14 17:52:45
20076 1002427 2010-04-14 19:35:39
20054 1003326 2010-04-20 12:54:44
20056 1002420 2010-04-15 11:24:49
20064 1002422 2010-04-15 11:35:54
20056 1003066 2010-04-15 11:43:01
20056 1003055 2010-04-15 11:43:06
20056 1010183 2010-04-15 11:45:24
20056 1002422 2010-04-15 11:45:49
20056 1003100 2010-04-15 11:45:54
20056 1003094 2010-04-15 11:45:57
20056 1003064 2010-04-15 11:46:04
20056 1010178 2010-04-15 16:15:20
20076 1003101 2010-04-15 16:37:27
20076 1003103 2010-04-15 16:37:05
20076 1003100 2010-04-15 16:37:18
20076 1003066 2010-04-15 16:37:31
20054 1003103 2010-04-15 16:40:14
20054 1003100 2010-04-15 16:40:16
要求用Java编写MapReduce程序，根据商品id进行去重，统计用户收藏商品中都有哪些商品被收藏。结果数据如下：

view plain copy
商品id
1000481
1001368
1001560
1001597
1001679
1002061
1002420
1002422
1002427
1002429
1003055
1003064
1003066
1003094
1003100
1003101
1003103
1003289
1003290
1003292
1003326
1010178
1010183
1010675
任务步骤
1.切换到/apps/hadoop/sbin目录下，开启Hadoop。

view plain copy
cd /apps/hadoop/sbin
./start-all.sh
2.在Linux本地新建/data/mapreduce2目录。

view plain copy
mkdir -p /data/mapreduce2
3.在Linux中切换到/data/mapreduce2目录下，用wget命令从http://192.168.1.100:60000/allfiles/mapreduce2/buyer_favorite1网址上下载文本文件buyer_favorite1。

view plain copy
cd /data/mapreduce2
wget http://192.168.1.100:60000/allfiles/mapreduce2/buyer_favorite1
然后在当前目录下用wget命令从http://192.168.1.100:60000/allfiles/mapreduce2/hadoop2lib.tar.gz网址上下载项目用到的依赖包。

view plain copy
wget http://192.168.1.100:60000/allfiles/mapreduce2/hadoop2lib.tar.gz
将hadoop2lib.tar.gz解压到当前目录下。

view plain copy
tar zxvf hadoop2lib.tar.gz
4.首先在HDFS上新建/mymapreduce2/in目录，然后将Linux本地/data/mapreduce2目录下的buyer_favorite1文件导入到HDFS的/mymapreduce2/in目录中。

view plain copy
hadoop fs -mkdir -p /mymapreduce2/in
hadoop fs -put /data/mapreduce2/buyer_favorite1 /mymapreduce2/in
5.新建Java Project项目，项目名为mapreduce2。

在mapreduce2项目下新建包，包名为mapreduce。

在mapreduce包下新建类，类名为Filter。

6.添加项目所需依赖的jar包

右键项目，新建一个文件夹，命名为：hadoop2lib,用于存放项目所需的jar包。

将/data/mapreduce2目录下，hadoop2lib目录中的jar包，拷贝到eclipse中mapreduce2项目的hadoop2lib目录下。

选中所有项目hadoop2lib目录下所有jar包，并添加到Build Path中。

7.编写程序代码，并描述其思路

数据去重的目的是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。我们自然想到将相同key值的所有value记录交到一台reduce机器，让其无论这个数据出现多少次，最终结果只输出一次。具体就是reduce的输出应该以数据作为key,而对value-list没有要求，当reduce接收到一个时，就直接将key复制到输出的key中，将value设置为空。

Map代码

view plain copy
public static class Map extends Mapper<Object , Text , Text , NullWritable>
//map将输入中的value复制到输出数据的key上，并直接输出
{
private static Text newKey=new Text(); //从输入中得到的每行的数据的类型
public void map(Object key,Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException
//实现map函数
{ //获取并输出每一次的处理过程
String line=value.toString();
System.out.println(line);
String arr[]=line.split("t");
newKey.set(arr[1]);
context.write(newKey, NullWritable.get());
System.out.println(newKey);
}
}
map阶段采用Hadoop的默认的作业输入方式，把输入的value用split()方法截取，截取出的商品id字段设置为key,设置value为空，然后直接输出<key,value>。

reduce端代码

view plain copy
public static class Reduce extends Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable>{
public void reduce(Text key,Iterable values,Context context) throws IOException, InterruptedException
//实现reduce函数
{
context.write(key,NullWritable.get()); //获取并输出每一次的处理过程
}
}
map输出的<key,value>键值对经过shuffle过程，聚成<key,value-list>后，会交给reduce函数。reduce函数,不管每个key 有多少个value，它直接将输入的值赋值给输出的key，将输出的value设置为空，然后输出<key,value>就可以了。

完整代码

view plain copy
package mapreduce;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
public class Filter{
public static class Map extends Mapper<Object , Text , Text , NullWritable>{
private static Text newKey=new Text();
public void map(Object key,Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException{
String line=value.toString();
System.out.println(line);
String arr[]=line.split("t");
newKey.set(arr[1]);
context.write(newKey, NullWritable.get());
System.out.println(newKey);
}
}
public static class Reduce extends Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable>{
public void reduce(Text key,Iterable values,Context context) throws IOException, InterruptedException{
context.write(key,NullWritable.get());
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException{
Configuration conf=new Configuration();
System.out.println(“start”);
Job job =new Job(conf,“filter”);
job.setJarByClass(Filter.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
Path in=new Path(“hdfs://localhost:9000/mymapreduce2/in/buyer_favorite1”);
Path out=new Path(“hdfs://localhost:9000/mymapreduce2/out”);
FileInputFormat.addInputPath(job,in);
FileOutputFormat.setOutputPath(job,out);
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
8.在Filter类文件中，右键并点击=>Run As=>Run on Hadoop选项，将MapReduce任务提交到Hadoop中。